就业、技术与碳排放——基于中国行业面板数据的研究

宋 严,金 洪

(1.中国人民大学社会与人口学院，北京 100872;2.滁州学院经济管理系，安徽 滁州 239000)

一、引言

经济增长促进就业，提高了人们的收入，同时也产生了二氧化碳等温室气体副产品。IPCC报告认为，全球大气二氧化碳浓度已经从工业革命的280ppmv增加到近年来的356ppmv。若大气中温室气体浓度达到400ppmv，则气温将增加1.7——2.3摄氏度(IPCC，2006)。美国能源信息署预测，经济回暖拉动能源消费，2011年美国化石燃料使用造成的二氧化碳排放量将延续2010年的增长趋势。

作为经济增长的代价，温室气体效应对人类生存环境的影响逐渐显现。近10年来，全球气温上升趋势显著，自1850年以来的高温纪录不断被刷新(IPCC，2006)。经济增长引起的温室气体效应已经引起世界各国政府的高度重视，纷纷采取措施减少二氧化碳排放。2010年，英国政府发布了碳预算体制下的首份年度碳排放报告。2010年瑞典政府决定给食品贴注碳排放标签，认为此举将使瑞典食品生产过程中的碳排放减少20-50%。欧盟提出，2013年欧盟地区二氧化碳排放量将控制在20.39亿吨。为实现这一目标，欧盟推出“绿色天空”计划，规定2012年起所有进入欧盟领空的航空公司都必须缴纳碳排放费。南非政府也于2010年9月开始对商务车征收二氧化碳排放税。

此外，关于碳排放的标准也纷纷出台。目前，主要的国际碳排放标准有 ISO/TC207/SC7、IEC/TC111、GHG Protocol、PAS2050《商品和服务在生命周期内的温室气体排放评估规范》以及黄金标准等。

为了规避碳排放引起的税费等成本增加，企业积极采取措施节能减排。DHL等物流企业就通过改进运输方式来减少因碳排放增加引起的运输成本。

近年来，中国经济增长在世界上有目共睹。2010年，中国经济总量已经排名世界第二。然而，世界银行的资料显示，我国二氧化碳排放总量近年来也在不断增加。作为一个负责任的大国，中国政府十分重视节能减排工作。中国是最早制定实施《应对气候变化国家方案》的发展中国家。2007年，中国就已制定了《中国应对气候变化国家方案》，并颁布《中华人民共和国节约能源法》。在碳排放标准制定方面，除了采用相关国际标准之外，2008年，中国政府发布《2008-2010年资源节约与综合利用标准发展规划》。此外，为配合《中华人民共和国节约能源法》的实施，国家标准委制定了涉及多个耗能行业的能源标准。此外，我国政府宣布，到2020年，我国单位GDP二氧化碳排放将比2005年下降40-45%。为实现这一目标，我国政府强调，在“十二五”规划中加入约束性指标——单位GDP二氧化碳排放，提出“十二五”应对气候变化战略和发展低碳经济思路。

二、研究现状

1.国外研究现状。自上世纪50年代末，人类经济活动对环境的影响受到越来越多的关注。学者们纷纷考虑不同的方法来一直经济增长中二氧化碳排放造成的温室气体效应。有人认为，实施碳配额、发展碳交易市场可以有效解决这一问题。一般来说，碳交易通过拍卖机制来实施。根据CGE模型模拟分析结果，有效的碳拍卖机制将减缓高排放行业的发展占，并降低相应就业水平(T.Huw Edwards和 John P.Hutton，1999)。 此外，征收碳税也被认为可以减少二氧化碳排放，其作用机制与碳交易市场几近一致。

一个国家的富裕程度与该国的碳排放并不是中性的两个变量。短期内，印度与印尼这两个国家的情况确实如此。不过，关于泰国、菲律宾的研究成果并不支持这个结论。在泰国与菲律宾，国民的富裕程度与碳排放规模是互为格兰杰因果关系的(John Asafu-Adjaye，2000)。

在美国一些州，如加州、得克萨斯、俄克拉荷马以及纽约等地，就业增加引起的收入上升会引起二氧化碳排放增加，这在运输行业比较明显(Edward L.Glaeser和Matthew E.Kahn，2008)。 如果对美国制造业征收碳税的话，那么该行业生产成本的增加将不利于劳动要素增加(Richard D.Morgenstern等，2011)。

在STIRPAT模型应用方面，学者们主要集中于研究地区富裕程度、技术等因素对不同区域间碳排放影响大小的差异，并发现了环境库兹涅茨曲线(EKC)(John Sztukowski，2010)。

2.国内研究现状。总体来看，就业人数增加将促进我国二氧化碳排放，技术进步有利于抑制我国经济增长引起的温室气体效应(宋帮英、苏方林，2010；王曾，2010)。就业容量较大的行业，如邮电运输行业、服务行业等对我国碳排放的驱动作用较大(贾俊松，2010)。西部大开发战略实施以后，技术要素对西部工业发展引起的碳排放没有显著影响，不过，FDI的技术溢出能够有效降低西部地区工业生产能耗，从而减少该地区二氧化碳排放(卢祖丹、赵定涛，2010)。

不过，在有些区域，就业对二氧化碳排放的影响与上述结论有所不同。在湖北省，产业结构高度化水平越高，碳排放规模越小。而产业结构高度化水平是由三次产业的层次决定的。当然，第一产业、第二产业、第三产业的层次逐渐提高。因此，发展第三产业是降低碳排放的有效途径。而第三产业的就业容量较大，这从侧面说明，就业规模的扩大有助于降低碳排放规模(段莹，2010)。与湖北省不同，河南省三次产业中第一产业碳排放规模最小，而且还在不断下降中(吴彼爱、高建华、徐冲，2010)。

技术进步在碳减排方面的积极作用已经成为共识。然而，在有些行业，如农业，这种影响具有一定的随机性(李国志、李宗植，2010a)。此外，技术进步有利于可再生能源的研发与应用，这将增加可再生能源行业的就业，但对其他行业的就业会产生负面影响(林伯强、姚昕、刘希颖，2010)。

三、模型与数据

1.模型。目前，对碳排放外部影响因素的研究，主要有LMDI模型、HSC模型、MRCI模型以及STIRPAT模型等(董军、张旭，2010)。本文使用的STIRPAT模型可以追溯到上世纪50年代末的POET模型。该模型较早的将环境变量作为一个独立的变量来研究。该模型研究人口(P)、组织(O)、技术(T)对环境(E)的影响(Otis Duncan，1959)。 以此为基础，Ehrlich和Holdren发展出了IPAT模型。该模型最初用于生态学中研究社会、经济以及环境之间的数量关系(Ehrlich和Holdren，1971)。IPAT模型的具体形式如下。

其中，I表示环境影响，P表示人口因素，A表示富裕程度，T表示技术因素。

考虑到研究个体的人口、富裕程度以及技术等3个因素对环境的随机影响，上述模型被推广为一个随机影响回归分析模型——STIRPAT模型(York， R，EA Rosa和 T Dietz，2003)，形式如下。

其中，Ii，t表示第 i个体在时点 t的环境影响，Pi，t表示第i个体在时点t的人口因素，Ai，t第i个体在时点t的富裕程度，Ti，t第i个体在时点t的技术因素，ei，t表示第 i个体在时点 t的随机扰动项；是已知参数。

一般来说，做实证研究时都使用如下对数化形式的STIRPAT模型，本文也使用这种模型形式进行经验分析。

其中，ωi，t=ln ei，t，是随机扰动项。

2.数据。对环境压力变量I来说，目前主要以CO2排放量来衡量。对CO2排放量的计算，目前主要有6种代表性的方法。1990年，美国橡树岭国家实验室(ORNL)的二氧化碳信息分析中心(CDIAC)较早地解决了 CO2排放量的测算问题(CDIAC，1990)。随后，Kaya恒等式成为IPCC的碳排放总量折算基本方法(查建平等，2010)。后来，学者们考虑了碳排放的城乡差别，提出统筹城乡的碳排放计算公式(赵荣钦等，2010)。除了宏观视角的计算方法外，从微观经济个体——企业的角度入手测算CO2排放量的计算也应运而出(李存斌、张晓毅，2010)。我国学者使用《中国能源统计年鉴》中用于最终消费的9种能源乘以各自的排放系数并加总(李国志、李宗植，2010b)，得到以能源为基础的碳排放计算方法。此外，《IPCC国家温室气体清单指南》中也提供了一种测度碳排放规模的途径，公式如下(邵帅、杨莉莉、曹建华，2010)。

其中，Ci为第i个研究个体(如省份、行业)CO2排放总量，Cij为第j种能源的CO2排放总量，Eij为第i个研究个体(如省份、行业)的第j种能源消费量，NCVij为第j种能源平均低位发热量，CCij为第i个研究个体(如省份、行业)第j种能源单位热量的含碳水平，COFij为第i个研究个体(如省份、行业)第j种能源燃烧时的碳氧化率，44是CO2的分子量，12是 C的原子量，(CCij×COFij×44/12)为有效 CO2排放因子。需要指出的是，CO2排放因子表示消耗单位质量能源伴随的温室气体生成量，目前常用的是IPCC提供的数据(张春霞等，2010)。鉴于数据的可获得性，本文采用这种方法测算碳排放量。

数据来源方面，能源消费量Eij来自于《中国能源统计年鉴》，能源平均低位发热量NCVij来自于《中国能源统计年鉴》附录4，能源单位热量的含碳水平CCij、能源燃烧时的碳氧化率COFij来自于2006年《IPCC国家温室气体清单指南》中文版第2卷“能源”部分。本文用《中国统计年鉴》中的“分行业就业人数”来表示不同行业就业人数对环境的影响，用各行业人均工资水平来反映不同行业内的富裕程度。用每个行业科研经费支出在各自行业增加值中的比重来反映变量T的变动情况。上述数据分别来自《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

四、实证分析

1.CO2排放量的描述性统计。根据式(10)与上述数据，笔者计算得到2004-2009年间中国农、林、牧、渔、水利业、采掘业、制造业、电力、煤气及水生产和供应业、建筑业、交通运输、仓储和邮政业、批发、零售、住宿、餐饮业等7个行业CO2排放量，结果如表1所示。

注:FAW表示“农、林、牧、渔、水利业”，MQ表示“采掘业”，MFT表示“制造业”，EGW表示“电力、煤气及水生产和供应业”，CTU表示“建筑业”，TSP表示“交通运输、仓储和邮政业”，WRH表示“批发、零售、住宿、餐饮业”。

表中数据显示，2004-2009年这6年间，上述7个行业的CO2排放量总体上呈逐年上升趋势。就具体行业来说，制造业与电力、煤气及水生产和供应业两大行业的CO2排放量在所有行业CO2排放总量中的比重分别居于第一、二位。电力、煤气及水生产和供应业CO2排放规模大这一结论与谭丹等人的研究结果一致(谭丹等，2008)。从均值上来看，建筑业与批发、零售、住宿、餐饮业CO2排放数量相对较低。虽然如此，建筑业是隐含碳排放规模最大的行业(陈红敏，2009)。

从CO2排放量的变化趋势上看，农、林、牧、渔、水利业、建筑业、批发、零售、住宿、餐饮业等3个行业在6年间的CO2排放都出现过下降，而另外3个行业的CO2排放一直呈增长趋势。

2.平稳性分析。本文对ln I、ln P、ln A与ln T等4个变量的时间序列分别用LLC、IPS、Fisher-ADF以及Fisher-PP等4种单位根检验方法来检验其平稳性，结果见下表。

表2 中国7个行业面板数据单位根检验结果

上表的单位根检验结果显示，在不考虑个体差异的情况下，ln I、ln P、ln A与ln T等四个时间序列是平稳序列，不存在单位根；对单个个体来说，皆为一阶平稳序列。

3.面板数据模型的选择与估计

(1)模型选择

与横截面模型、时间序列模型相比，面板数据模型既能研究单个行业的环境压力及其影响因素，又能分析中国7个行业环境压力的横截面数据，融合了前面两类模型的优点。一般来说，面板数据模型主要包括混合模型、个体固定效应模型、时点固定效应模型、个体时点双固定效应模型以及随机效应模型等形式。

一般来说，面板数据模型形式如下。

其中，t=2004，2005，……2009，i=FAW，MQ，MFT，EGW，CTU，TSP，MRH。

就混合模型来说，Dt、Wi全部为0。就个体固定效应模型来说，Dt全部为0；若Wi属于第i个个体，则Wi为1，否则为0。就时点固定效应模型来说，Wi全部为0；若Dt属于第t个横截面，则 Dt为1，否则为0。就个体时点双固定效应模型来说，若Dt属于第t个横截面，则 Dt为1，否则为0；若 Wi属于第 i个个体，则Wi为1，否则为0。

由于行业个数的制约，本文无法使用随机效应模型。因此，无需进行Hausman检验就可以排除随机效应模型。为了准确分析中国7个行业的环境压力，本文还需通过F检验与x2检验在混合模型与固定效应模型之间做出选择，结果如表3所示。

表3 F检验与x2检验结果

上述检验结果显示，与混合模型、个体固定效应模型相比，时间固定效应模型更适合用于本文对中国7个行业环境压力的分析。因此，本文中面板数据模型形式如下。

其中，t=2004，2005，……2009，《i=FAW，MQ，MFT，EGW，CTU，TSP，MRH》。

(2)模型估计

运用2004-2009年中国7个行业关于就业人数、人均薪酬、技术进步以及CO2排放量等4个方面的面板数据，笔者在时点固定效应模型形式下对中国主要7个行业的环境压力及其影响因素进行实证分析，分析结果如表4所示。

表4 中国环境压力7个行业面板数据经验分析结果

上表中，修正后的R2接近1，F统计量数值较大，D.W.值接近2，这说明整体上模型估计拟合性较高。就ln P、ln A与ln T3个变量来说，技术进步对CO2排放的影响相对较弱，就业规模的变化有较大的影响。具体来说，除了采掘业和批发、零售、住宿、餐饮业，ln P对ln I都存在正向影响。在影响大小方面，ln P在建筑业里对该行业温室气体排放的影响最大。ln A在农、林、牧、渔、水利业、建筑业以及批发、零售、住宿、餐饮业等3个行业中对ln I的影响为负，在另外4个行业中对ln I的影响为正。在7个行业中，ln A对ln I影响最大的是建筑业。ln I受ln T正向影响的行业有采掘业和交通运输、仓储和邮政业。不过，技术进步对CO2排放影响最大的行业是农、林、牧、渔、水利业。

从行业视角来看，就业规模、富裕程度以及技术进步对各行业环境压力的影响在大小与方向上都存在差异。在农、林、牧、渔、水利业中，就业人数增加会促进CO2排放，而人均收入与技术进步会减少该行业CO2排放。对采掘业来说，人均工资与技术进步都会增加该行业的CO2排放，就业规模的增加反而会减少该行业对环境的不利影响。就制造业而言，就业规模与人均收入的增加将推动该行业温室气体的排放，技术进步则可以抑制该行业引起的温室效应。电力、煤气及水生产和供应业的情况与制造业相同，只是在影响程度上有所差异。对建筑业而言，就业规模的增加会使得该行业CO2排放量增加；另一方面，若该行业员工收入越高，技术进步越快，则该行业CO2排放越少。就交通运输、仓储和邮政业来说，就业规模、员工收入以及技术进步都会对该行业温室气体排放产生正向影响。与之相反，批发、零售、住宿、餐饮业受到就业规模、员工收入以及技术进步三者的影响为负。也就是说，上述3个变量中，只要有一个增加，就会抑制该行业的CO2排放。

此外，从时点固定效应的角度来看，αt呈逐年增加趋势。

五、结论及对策

根据上述分析，得到以下结论与对策建议。

第一，7个行业碳排放规模总量逐年增加，不过碳排放在行业间分布结构失衡。2004-2009年，制造业与电力、煤气及水生产和供应业排放CO2所占比重每年都超过85%，而建筑业与批发、零售、住宿、餐饮业所占比重6年间始终在1%左右。

第二，就业规模的增加总体上提高了各个行业的碳排放水平。除了采掘业和批发、零售、住宿、餐饮业之外，对其他5个行业来说，就业规模增加对行业碳排放规模都有正向推动作用。

第三，收入对环境的影响在行业间存在结构性差异。根据前述实证分析结果，收入增加有助于抑制农、林、牧、渔、水利业、建筑业与批发、零售、住宿、餐饮业引起的温室气体效应。

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第四，技术进步整体上有助于减少行业发展引起的温室气体效应。除了采掘业与交通运输、仓储和邮政业，其他5个行业技术研发投入比重的增加有利于降低各自的碳排放规模。

因此，应重视技术对碳排放规模的限制作用，引导微观经济个体加大技术研发投入。根据前述，技术进步有助于抑制经济增长带来的温室气体效应。所以，需要运用多种扶持政策促进资源向节能减排技术研发部门流动。同时，促进微观经济主体加大技术要素在工业增长中的投入。此外，还要努力提高技术对碳排放的影响程度，降低技术应用成本，为发展绿色经济提供客观基础。

参考文献：

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［4］Edward L.Glaeser， Matthew E.Kahn.The Greenness of Cities:Carbon Dioxide Emissions and Urban Development［R］.NBER Working Paper No.14238.August2008.

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